Kıdemli Analitik Mühendisi - ABD

Luxury Presence, gayrimenkul için yapay zeka büyüme platformunu inşa ediyor. Bessemer Venture Partners ve diğer önde gelen yatırımcılar tarafından desteklenen, yıllık sürekli geliri 100 milyon dolara ulaşan bir C Serisi şirketiz. WSJ Real Trends'in Amerika Birleşik Devletleri'ndeki en iyi 100 acentesinin %30'undan fazlası dahil olmak üzere 90.000'den fazla emlak profesyoneli, işlerini yürütmek ve büyütmek için bizi kullanıyor.

Rol

Pazara Çıkış, Ürün, Finans, İnsanlar ve Operasyon ekipleri genelinde karar alma sürecini güçlendiren analitik temeli oluşturmak ve ölçeklendirmek için Kıdemli Analitik Mühendisi arıyoruz.

Veri mühendisliği ve analitiğin kesişme noktasında yer alacaksınız: ham ürün, pazarlama, finansal ve operasyonel verileri temiz, iyi modellenmiş ve güvenilir veri kümelerine dönüştüreceksiniz. Çalışmanız, yönetici kontrol panelleri ve grup analizlerinden deneylere, faturalandırma operasyonlarına, yapay zeka destekli erişime ve yapay zeka temsilcilerinin paydaş sorularını özerk bir şekilde yanıtlamasına olanak tanıyan anlamsal katmanlara kadar her şeye güç verecektir.

Bu, son derece işlevler arası bir roldür; analiz yığınımızın sağlam, ölçeklenebilir ve işle uyumlu olmasını sağlamak için Ürün Yönetimi, Pazarlama, RevOps, Finans, İnsan Operasyonları ve Mühendislik ile yakın işbirliği içinde olacaksınız.

Sorumluluklar

Data Foundation'ı Oluşturun ve Sahip Olun

•
Modellerin performanslı, iyi test edilmiş ve belgelenmiş olmasını sağlayarak dbt projemize sahip olun ve geliştirin.

•
Snowflake veri ambarı ve alma süreçlerini tasarlayın ve sürdürün.

•
Karmaşık iş süreçlerini ve mantığını hesaba katan temel varlıklar ve veri kümeleri oluşturmak için modern veri modellemenin en iyi uygulamalarını kullanın.

•
Üçüncü taraf API'lerden Snowflake'e veri almak için özel Python/Airflow işlem hatları oluşturun ve bakımını yapın.

•
Farklılıkları ortaya çıkarmak ve geliri korumak için kaynak sistemler arasındaki verileri karşılaştıran sistemler arası mutabakat modelleri tasarlayın ve çalıştırın.

Veri Kalitesini ve Otomasyonu Artırın

•
Analitik hatları için test ve gözlemlenebilirlik uygulayın.

•
Otomasyon, astarlama, testler, kod incelemesi ve onaylar gibi CI/CD'nin en iyi uygulamalarını zorunlu kılın.

•
Metrik tanımlarını standartlaştırın ve bunların araçlar genelinde tutarlı bir şekilde hesaplanmasını sağlayın.

•
Veri olaylarını kök neden analizinden iyileştirme takibi ve paydaş iletişimine kadar uçtan uca araştırın ve belgeleyin.

İşlevler Arası İşbirliği

•
Tutarlı metrik tanımları ve uygun sistem enstrümantasyonu sağlayarak Mühendislik, GTM ve Finans arasında veri sorumlusu olarak hareket edin.

•
Paydaşların güvenilir içgörülere self servis erişimini etkinleştirin.

•
Veri okuryazarlığını teşvik edin: ölçümleri sorgulama, gösterge tablosu oluşturma ve yorumlamadaki en iyi uygulamaları yaygınlaştırın; Paydaşlara kendi kendine hizmet etme yönünde koçluk yapın.

Yapay Zekaya Hazır Veri Altyapısı Oluşturun

•
Yapay zeka aracıları ve LLM destekli araçlar için yönetilen veri arayüzü görevi gören Snowflake Cortex anlamsal görünümlerini tasarlayın ve sürdürün.

•
Dahili yapay zeka asistanlarını güçlendiren anlamsal katman tanımlarının kapsamını oluşturmak, oluşturmak ve doğrulamak için yapay zeka/ürün ekipleriyle iş birliği yapın.

•
Deney tasarımı ve ilişkilendirme modelleme dahil olmak üzere yapay zeka destekli girişimler için ölçüm çerçeveleri oluşturun.

Nitelikler

Olması Gerekenler:

•
Analitik mühendisi, veri mühendisi veya SaaS ortamında benzer bir rol olarak 5 yıldan fazla deneyim.

•
SQL, dbt ve modern veri modellemenin en iyi uygulamalarında derin uzmanlık.

•
Boru hattı geliştirme, API entegrasyonları ve otomasyon için Python'da yeterlilik.

•
Salesforce verilerini (fırsatlar, sözleşmeler, abonelikler, vakalar ve saha geçmişi) modellemeyi deneyimleyin.

•
Üçüncü taraf API'lerden bulut veri ambarına veri alan özel ELT işlem hatları oluşturma konusunda kanıtlanmış deneyim.

•
Sistemler arası mutabakat modelleri tasarlamayı deneyimleyin; birden çok kaynak sistemdeki verileri birleştirin, tekilleştirin ve yüzeydeki tutarsızlıklarla karşılaştırın.

•
Etkinlik tabanlı ve ürün kullanım verileriyle (ör. Posthog, Mixpanel) çalışma konusunda kanıtlanmış deneyim.

•
Pazarlama verilerini (ücretli reklamlar, kampanyalar, ilişkilendirme) ürün analitiğine bağlama deneyimini yaşayın; ideal olarak reklam platformlarından dönüşüm ve elde tutma ölçümlerine kadar uçtan uca ardışık düzenler oluşturmuş olun.

•
Yönetilen veri arayüzleri (dbt Semantic Layer, Snowflake Cortex veya benzeri) olarak hizmet veren anlamsal katmanları tasarlama ve sürdürme deneyimini yaşayın.

•
Büyük ölçekli veri sistemleriyle (Snowflake, BigQuery, Redshift) rahat çalışır.

•
CI/CD, Git tabanlı iş akışları ve otomatik testlere ilişkin güçlü bilgi.

•
Mühendisler, analistler ve ürün yöneticileriyle işlevler arası işbirliği yapmayı deneyimleyin.

•
Teknik veya ürün odaklı bir ortamda kararları yönlendirmek için analitiği kullanarak gösterilen başarı.

•
Belirsiz sorunların sahiplenilmesi ve uçtan uca çözümler tasarlanmasının rahatlığı.

Sahip Olmak Güzel:

•
Airflow DAG'leri oluşturma ve bakımını yapma ve çok kaynaklı API alma işlem hatlarını düzenleme deneyimini yaşayın.

•
İstatistik ve deneme tasarımında güçlü temel - A/B testi, önem testi ve artan etkinin ölçülmesi.

•
Tahmine dayalı modellemenin temelleri ile ilgili deneyim - sınıflandırma, özellik seçimi ve model değerlendirmesi.

•
Finansal SaaS ölçümleri ve faturalandırma işlemlerine aşinalık (ARR/MRR/NRR, abonelik mutabakatı, gelir tahakkuku).

•
İnsan analitiği konusunda deneyim (kişi sayısı, yıpranma, ücret kıyaslaması).

Başarı Neye benziyor

•
Ürün yöneticilerinin, pazarlamacıların ve liderlerin her gün güvendiği güvenilir, iyi modellenmiş bir analiz katmanı oluşturun.

•
En kritik modellerimizin net SLA'ları ve gözlemlenebilirliğiyle veri kalitesini ve güvenilirliğini artırın.

•
Yüksek kaliteli veri kümelerine ve ölçümlere self servis erişim sağlayarak içgörü elde etme süresini kısaltın.

•
Ürün kararlarını ve iş büyümesini doğrudan etkileyen kritik altyapı ve veri modelleri üzerinde aşırı sahiplik.

•
Yapay zeka temsilcilerinin paydaş sorularını yanıtlamak için kullanabileceği anlamsal bir katman oluşturmak ve bu aracılara güç veren anlamsal görünümleri aktif olarak sürdürmek için veri mühendisleri ve analistlerle iş birliği yapın.

Kaynak: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/151266-senior-analytics-engineer-us)